Жасалма интеллект чөйрөсүнө кызыктуу саякатка барууга даярсызбы?
Жасалма интеллекттин өсүшүнүн аркасында AI алкактарын изилдөө үчүн эч качан мыкты мүмкүнчүлүк болгон эмес.
TensorFlow жана PyTorchтен Keras жана Caffeге чейин бир нече чечимдер бар. Сиздин максаттарыңызга жараша, ар бир алкактын ар кандай артыкчылыктары жана кемчиликтери бар.
Ошентип, сиз жаңыдан же тажрыйбалуу иштеп чыгуучусузбу, келгиле, баштайлы жана бүгүнкү күндө жеткиликтүү болгон эң мыкты AI алкактарын карап көрөлү.
1. PyTorch
PyTorch – бул 2016-жылы дебютунан бери AI коомчулугун каптаган күчтүү ачык булактуу машина үйрөнүү алкагы. Ал динамикалык эсептөө тармагы жана колдонуучуга ыңгайлуу интерфейсинин аркасында тез эле негизги алкак болуп калды.
Бирок PyTorch элден эмнеси менен айырмаланат? Баштоо үчүн, ал мүмкүнчүлүктөрдүн бекем жыйнагына ээ. Бул аны куруу жана ишке ашыруу үчүн идеалдуу кылат машина менен окутуунун моделдери.
PyTorch өндүрүшкө даяр алкак, ал TorchScript аркылуу ынтызар жана графикалык режимдердин ортосунда жылмакай өтүү жана TorchServe аркылуу өндүрүшкө жолду тездетүү мүмкүнчүлүгүнүн аркасында эң талап кылынган колдонмолор үчүн да ишенүүгө болот.
Кошумча, PyTorch куралдардын жана китепканалардын комплекстүү экосистемасына ээ. Бул куралдар түзүүгө жардам берет компьютер көрүнүш, NLP жана башка колдонмолор.
Ал ошондой эле негизги булут платформаларында кеңири колдоого алынат, бул оңой иштеп чыгууга жана масштабга салууга мүмкүндүк берет.
жакшы
- TorchScript сизге ынталуу жана график режимдерин оңой эле алмаштырууга мүмкүндүк берет, ал эми TorchServe өндүрүшкө болгон жолду тездетет.
- Куралдардын жана алкактардын бекем экосистемасы PyTorch'ту кеңейтет жана компьютердик көрүү, табигый тилди иштетүү жана башка чөйрөлөрдө изилдөөгө мүмкүндүк берет.
- Негизги булут платформалары жакшы колдоого алынган, алар сүрүлмөлүү иштеп чыгууга жана жөнөкөй масштабга мүмкүндүк берет.
жактары
- Башка алкактарга салыштырмалуу анын өнүгүү коомчулугу азыраак.
- Мониторинг жана визуалдаштыруу куралдары жетишсиз, мисалы, тензордук такта.
2. кызыл
Машина үйрөнүү моделдерин иштеп чыгууда башаламан API'лерден жана ката билдирүүлөрүнөн тажадыңызбы? Керас, А терең окутуу негизи роботтор үчүн эмес, адамдар үчүн иштелип чыккан.
Керас жөнөкөйлүктү, колдонуунун жеңилдигин жана ар тараптуу документтерди баса белгилейт. Бул аны машина үйрөнүү менен иштеген өнүмдөрдү түзүүгө жана жайылтууга аракет кылган иштеп чыгуучулардын популярдуу тандоосуна айландырат.
Бирок бул баары эмес: Керастын машиналарды үйрөнүү процессинин бардык бөлүгүн камтыган кеңири куралдардын жана ресурстардын экосистемасы бар.
Keras моделдерин браузерден мобилдик түзмөктөргө жана орнотулган системаларга чейин бардык жерде жайылтуу ийкемдүүлүгү менен сиз TensorFlowдун мүмкүнчүлүктөрүн каалаган сценарийде толук колдоно аласыз.
жакшы
- Жөнөкөй API'лер жана адамдарга колдонуунун ыңгайлуулугу үчүн комплекстүү документтер менен курулган.
- Мүчүлүштүктөрдү оңдоо ылдамдыгы, коддун кооздугу жана жайгаштыруу үчүн абдан оптималдаштырылган
- TensorFlow платформасы менен өз ара аракеттенүүнүн аркасында масштабдуу деңгээлге оңой масштабдалат
- Көптөгөн жайгаштыруу тандоолору, браузерлерден мобилдик түзмөктөргө чейин орнотулган системаларга чейин
жактары
- Башка терең үйрөнүү алкактарына караганда азыраак ийкемдүү
- Кээ бир татаал колдонуу сценарийлери үчүн кошумча китепканалар же куралдар талап кылынышы мүмкүн
- Башка алкактар сыяктуу белгилүү же көп колдонулган эмес
3. TensorFlow
TensorFlow аркылуу өндүрүшкө ылайыктуу машина үйрөнүү моделдерин түзүңүз! TensorFlow сизге керектүү ресурстарды сунуштайт машина үйрөнүү долбоорлору, сиз эксперттик маалымат таануучусузбу же кызыккан жаңы келген адамсызбы.
Тажрыйбаңыздын деңгээли кандай болбосун, алдын ала даярдалган моделдердин жана жеткиликтүү окуу куралдарынын аркасында TensorFlow менен жөн эле баштай аласыз.
TensorFlow жөн гана машина үйрөнүү үчүн китепкана эмес. Бул моделди жайгаштыруудан тартып маалыматтарды даярдоого чейинки процессиңиздин ар бир кадамы үчүн варианттарды сунуш кылган бүтүндөй аягына чейин машина үйрөнүү платформасы.
TensorFlow, веб-тиркеме, мобилдик тиркеме же кыстарылган түзмөк иштеп жатасызбы, моделдериңизди бардык жерде жайылтууну жеңилдетет.
жакшы
- Машинаны башынан аягына чейин үйрөнүү үчүн комплекстүү платформа
- Масштабдуу жана ийкемдүү
- Бул ар кандай колдонуу учурлары үчүн бир нече версияларда жеткиликтүү
- Коомчулуктун ресурстары жана үйрөтүлгөн моделдери бар чоң экосистема
жактары
- Жаңыдан баштагандар үчүн тик үйрөнүү сызыгы бар
- Белгилүү өлчөмдөгү техникалык экспертиза жана түшүнүк керек.
4. Кофе
Кафе деп аталган терең үйрөнүү негизи ылдамдыкка жана модулдукка басым жасалган.
Беркли көрүү жана окуу борбору (BVLC) тарабынан иштелип чыккан Caffe колдонуунун жөнөкөйлүгү жана маалыматтарды тез иштетүүнүн аркасында изилдөөчүлөр менен бизнестин арасында популярдуулукка ээ болду.
Бул процессорлордо да, графикалык процессорлордо да иштөөгө мүмкүндүк берген жогорку өндүрүмдүүлүктүү дизайнына байланыштуу моделдерди бир катар аппараттык жабдыктарга үйрөтүү жана жайылтуу керек болгон адамдар үчүн жагымдуу альтернатива.
жакшы
- Бул тез жана натыйжалуу болуп саналат.
- Кафе модулдук архитектура менен ыңгайлаштырылган.
- Жакшы коомдук жардам бар.
жактары
- Мүмкүнчүлүктөрү чектелүү болгондуктан, татаал колдонмолор үчүн идеалдуу тандоо болбой калышы мүмкүн.
- Башка алкактардан айырмаланып, колдонуучуга ыңгайлуу эмес
- Кээ бир программалоо тажрыйбасын талап кылат.
5. MX Net
MXNet терең үйрөнүү негизи эффективдүүлүктү жана ийкемдүүлүктү эске алуу менен түзүлгөн. Сиз оңой түзө аласыз жана колдоно аласыз нейрон тармактары бир катар максаттар үчүн колдонуучуга ыңгайлуу интерфейси менен.
Ал өндүрүштү колдонуу учурларын эске алуу менен иштелип чыккан, анын ичинде моделди текшерүү, моделди тейлөө жана ONNX форматын колдоо сыяктуу мүмкүнчүлүктөр. Бул сиздин моделдериңизди бир нече жерде, анын ичинде орнотулган түзмөктөрдө жана булут чөйрөсүндө жайгаштырууну жеңилдетет.
MXNet тарабынан берилген кошумча функциялар менен куралдарга камтылган маалымат жүктөгүчтөр, алдын ала үйрөтүлгөн моделдер жана автодифференциялоо боюнча жардам кирет. Deep окутуу Бардык чеберчилик деңгээлиндеги практиктер анын жандуу коомчулугу жана кылдат документтери үчүн аны көп тандашат.
жакшы
- Масштабдалуучу: MXNet чоң масштабдагы колдонмолор үчүн эң сонун вариант, анткени ал көптөгөн GPU жана CPU боюнча бөлүштүрүлгөн окутууну колдойт.
- MXNet учурдагы процесстерге оңой эле кошулат, анткени ал Python, R, Julia, Scala, Perl жана C++ сыяктуу көптөгөн компьютер тилдерин колдойт.
- Ал Linux, Windows, macOS, iOS жана Android менен шайкеш келет.
жактары
- MXNet жогорку окуу ийри сызыгына ээ жана башкаларга окшоп өздөштүрүү үчүн бир аз убакыт талап кылынышы мүмкүн терең окутуу негиздери.
- Азыраак таанымал: MXNet кабыл алынса да, ал TensorFlow же PyTorch сыяктуу башка терең үйрөнүү алкактары сыяктуу көп колдонулбайт, бул коомчулуктун ресурстары азыраак болушу мүмкүн экенин көрсөтүп турат.
6. Theano
Theano деп аталган күчтүү сандык эсептөө инструменттери колдонуучуларга математикалык туюнтмаларды эффективдүү долбоорлоого, оптималдаштырууга жана баалоого мүмкүндүк берет. Ал чоң маалымат топтомдорунда математикалык операцияларды жүргүзүү үчүн түз интерфейсти сунуштайт жана Python үстүндө иштелип чыккан.
Теанонун ийкемдүүлүгү CPU жана GPU экөө тең эсептөөлөрдү жүргүзүү үчүн анын негизги артыкчылыктарынын бири болуп саналат. Бул аны жогорку натыйжалуу иштетүүнү талап кылган терең үйрөнүү колдонмолору үчүн идеалдуу кылат.
Мындан тышкары, Theano колдонуучулар моделдеринин иштешин жана тактыгын жакшыртуу үчүн колдоно турган ар кандай оптималдаштыруу мүмкүнчүлүктөрүн сунуштайт.
Эми анын жакшы жана жаман жактарын карап көрөлү.
жакшы
- Теано сандык эсептөөлөрдү жасоодо укмуштуудай эффективдүү, анткени ал математикалык туюнтмалардын эсептөө графигин оптималдаштыруу үчүн курулган.
- Бул абдан ийкемдүү алкак болуп саналат.
- Жогорку өндүрүмдүү терең үйрөнүү колдонмолору Theano'нун күчтүү GPU оптималдаштыруусунан чоң пайда көрөт. Ал GPU менен оңой иштеши үчүн курулган.
жактары
- Python же башка сандык эсептөө китепканалары менен тааныш болбогондор Theano тилин үйрөнүү кыйынга турушу мүмкүн.
- Theano мындан ары жаңыртууларды же мүчүлүштүктөрдү тактоолорду албай калышы мүмкүн, анткени анын өнүгүүсү акыркы убакта басаңдады.
- Документтер жетишсиз: кээ бир колдонуучулар Theano колдонуу кыйын болушу мүмкүн, анткени анын документтери сандык эсептөө үчүн атаандаш китепканаларга караганда анча кылдат эмес.
7. Microsoft таанып -билүү куралы
Терең үйрөнүү моделдерин иштеп чыгуу үчүн акысыз жана ачык булактуу негизи болгон Microsoft Cognitive Toolkitти карап көрөлү. Ал бир нече GPU жана машиналарда масштабдуу моделдерди окутуу үчүн арналган.
Cognitive Toolkit - бул колдонуучуга ыңгайлуу API жана эң сонун бөлүштүрүлгөн окутуу мүмкүнчүлүктөрү менен маалымат таануучулар жана машина үйрөнүү изилдөөчүлөрү арасында популярдуу тандоо.
Когнитивдик инструменттер топтомунун маанилүү мүнөздөмөлөрүнүн бири анын ар түрдүү аппараттык жабдыктарда, анын ичинде CPU, GPU жана ал тургай FPGAларда моделдерди үйрөтүү жана жайылтуу жөндөмдүүлүгү.
Бул алардын товарларына жана кызматтарына терең үйрөнүүнү киргизүүгө аракет кылган уюмдар үчүн эң сонун альтернатива кылат. Андан тышкары, Когнитивдик инструменттер топтомуна ар кандай алдын ала түзүлгөн моделдер жана мисал коддору кирет, бул жаңы келгендерге баштоону жеңилдетет.
жакшы
- Бир нече компьютер жана GPU боюнча бөлүштүрүлгөн окутууга мүмкүндүк берет
- Azure жана Power BI сыяктуу башка Microsoft өнүмдөрү менен жөнөкөй өз ара аракеттенүүнү камсыз кылат
- Терең үйрөнүү моделдерин иштеп чыгуу жана окутуу үчүн ар тараптуу жана ийкемдүү негизди сунуштайт
жактары
- Жаңы колдонуучулар үчүн орнотуу жана ыңгайлаштыруу кыйын болушу мүмкүн
- Дайындарды көбөйтүү жана которууну үйрөнүү сыяктуу бир нече популярдуу функциялар үчүн орнотулган колдоо жок
- Дайындарды көбөйтүү жана которууну үйрөнүү сыяктуу бир нече популярдуу функциялар үчүн орнотулган колдоо жок
8. Shogun
Shogun - бул C++ машина үйрөнүү пакети, ал азыраак колдонулат. Ал Python, Java жана MATLAB туташтыргычтарын камтыйт, бул аны машина үйрөнүү практиктери үчүн ийкемдүү куралга айландырат.
Shogun масштабдуу, тез жана ийкемдүү болуп курулган, бул чоң көлөмдөгү маалыматтарга жана машинаны үйрөнүүнүн оор жүктөмүнө ылайыктуу.
Шогундун эң көрүнүктүү артыкчылыктарынын бири бул экилик, категориялык жана үзгүлтүксүз маалымат форматтарынын кеңири спектрин иштетүү мүмкүнчүлүгү.
Ал ошондой эле классификациялоо, регрессия, өлчөмдүүлүктү азайтуу жана кластерлөө методдорунун кеңири спектрин камтыйт, бул аны машинаны үйрөнүүнүн толук куралы кылат. Shogun пакеттик жана онлайн окутууну колдойт жана TensorFlow жана scikit-learn сыяктуу башка машина үйрөнүү китепканалары менен кемчиликсиз интеграцияланат.
жакшы
- Бул терең үйрөнүүнү, регрессияны жана классификацияны колдоону кошкондо, машинаны үйрөнүү ыкмаларынын жана куралдарынын ар түрдүү комплексин камсыз кылат.
- Бул ар түрдүү менен шайкеш келет программалоо тилдерианын ичинде Python, C++ жана Java.
жактары
- Ал азыраак ресурстарга жана колдоого ээ болушу мүмкүн, анткени ал кээ бир башка машина үйрөнүү китепканалары сыяктуу белгилүү же популярдуу болбошу мүмкүн.
- Алар көнүп калган башка китепканаларга салыштырмалуу, кээ бир колдонуучулар бул китепкананын синтаксисин жана түзүмүн анча түшүнүксүз деп табышы мүмкүн.
- Эң жакшы натыйжаларга жетүү үчүн, кээ бир китепканалар башкаларга караганда көбүрөөк кол менен иштөөгө жана тактоолорго муктаж болушу мүмкүн.
9. ONNX
Open Neural Network Exchange (ONNX) деп аталган ачык булак платформасы машина үйрөнүү моделдерин конверсиялоого жана бөлүшүүгө мүмкүндүк берет.
Бул машина үйрөнүү моделдерин түзүү жана жайылтууну жөнөкөйлөтүү, ар кандай алкактар жана платформалар ортосунда терең үйрөнүү моделдерин өткөрүп берүү ыкмасын сунуштайт.
Сиз артыкчылыктуу алкактын жардамы менен ONNX менен моделдерди түзүп, анан аларды башка иштөө убактысынын жөндөөсүндө орното аласыз.
ONNXтин ыңгайлаштырылган архитектурасы колдонуучуларга иш үчүн идеалдуу шаймандарды тандоого мүмкүндүк берет. Бул PyTorch, TensorFlow жана Caffe2 сыяктуу бир нече терең үйрөнүү алкактарында шайкештикти жеңилдетет. Ар бир алкактын артыкчылыктарын алардын ортосундагы моделдерди тез алмаштыруу менен колдоно аласыз.
жакшы
- Бир нече терең үйрөнүү алкагында өз ара аракеттенүү мүмкүн.
- Колдонуу акысыз жана ачык булак.
- Аппараттык жана иштөө убактысынын кеңири спектри колдоого алынат.
жактары
- ONNX моделдеринин иштеши кээде берилген алкагында ишке ашырылган моделдерге караганда начарыраак болушу мүмкүн.
- Кээде ар кандай алкактардын ортосунда которулуу тууралоо кыйын болгон шайкештик көйгөйлөрүн жаратышы мүмкүн.
10. Apache Spark
Apache Spark чоң масштабдагы маалыматтарды иштетүүнү оңой башкара алган тез жана ар тараптуу бөлүштүрүлгөн эсептөө системасы. Бул чоң көлөмдөгү маалыматтарды тез талдоо мүмкүнчүлүгүнөн улам чоң маалымат колдонмолору үчүн популярдуу тандоо.
Spark ылдам болуу үчүн гана арналган эмес, бирок ал масштабдуу, демек, ал өндүрүмдүүлүктү бузбастан көбөйүп жаткан маалыматтарды башкара алат.
Apache Spark менен камтылган MLlib пакети өзгөчө таң калыштуу. Ал классификация, регрессия, кластерлөө жана биргелешкен чыпкалоо сыяктуу масштабдуу жана эффективдүү машина үйрөнүү ыкмаларын камтыйт.
MLlib Sparkтын башка компоненттери менен интерфейске ээ болгондуктан, маалыматтардын аягына чейин иштеп чыгуучу түтүктөрүн түзүү оңой.
Демек, эгер сизге чоң маалыматтарды иштетүү жана машина үйрөнүү үчүн күчтүү жана ийкемдүү курал керек болсо, Apache Spark сиздин тизмеңизде болушу керек.
жакшы
- Анын бөлүштүрүлгөн эсептөө дизайнынан улам, ал чоң маалымат топтомдорун тез иштете алат
- Hadoop, Hive жана Cassandra сыяктуу башка Big Data технологиялары менен интеграция жөнөкөй.
- Классификациялоо, регрессия, кластерлөө жана биргелешкен чыпкалоо үчүн бир нече ыкмалар берилген
жактары
- Бөлүштүрүлгөн эсептөө архитектурасынын татаалдыгынан окуу ийри сызыгы тик
- Көптөгөн ресурстардын жана инфраструктуранын негизинде иштейт
- Реалдуу убакытта иштеп чыгуу жана агымдык маалыматтарды колдоо чектелген
11. mlpack
mlpack – бул ачык булактуу C++ машина үйрөнүү инструменттери, бул колдонмолордун кеңири спектри үчүн тез, масштабдалуучу жана жөнөкөй алгоритмдерди камсыз кылууга багытталган.
Ал кластерлөө, регрессия, классификация, өлчөмдүүлүктү азайтуу жана нейрон тармактары сыяктуу машина үйрөнүү алгоритмдеринин ар түрдүү топтомун камсыз кылат.
жакшы
- Көптөгөн алгоритмдердин эффективдүү ишке ашырылышы
- Башка китепканалар жана тилдер менен интеграция жөнөкөй.
- Буйрук сабын жана C++ API интерфейстерин сунуштайт
жактары
- Документтерди жакшыртса болмок
- Бир нече алгоритмдер ишке ашырыла элек
- Жаңы баштагандарга колдонуу кыйынга турушу мүмкүн
12. Azure ML Studio
Azure Machine Learning (Azure ML) булуттагы машина үйрөнүү платформасы. Сиз масштабда машина үйрөнүү моделдерин иштеп чыгуу, жайылтуу жана башкаруу мүмкүнчүлүгүн аласыз.
Ал маалыматтарды изилдөөчүлөргө жана иштеп чыгуучуларга машинаны үйрөнүү процессин иретке келтирүүгө жардам берүү үчүн ар кандай куралдарды жана кызматтарды сунуштайт. Жөн гана берилиштериңизди башкарып, моделдериңизди үйрөтүп, аларды өндүрүшкө колдоно аласыз. Жана сиз Azure ML аркылуу алардын иштешин көзөмөлдөй аласыз — бардыгы бирдиктүү интеграцияланган чөйрөдөн.
Платформа бир нече компьютер тилдерин, анын ичинде Python, R жана SQLди колдойт жана тез баштоого жардам берүү үчүн алдын ала түзүлгөн бир нече шаблондор жана алгоритмдер менен келет.
Андан тышкары, анын ийкемдүү жана масштабдуу дизайнынан улам Azure ML чакан масштабдагы сыноолорду да, чоң масштабдагы машина үйрөнүү тиркемелерин да оңой башкара алат.
жакшы
- Машина үйрөнүү моделдерин иштеп чыгуу жана жайылтуу үчүн колдонууга оңой графикалык интерфейсти камсыз кылат
- Azure Storage жана Power BI сыяктуу башка Microsoft кызматтарына туташат.
- Команда мүчөлөрү менен кызматташуу версияны башкаруу жана жалпы иш мейкиндиктери аркылуу мүмкүн болот
- Маалыматтын чоң көлөмүн жана иштетүү күчү менен иштөө үчүн масштабдуулук
жактары
- Алгоритмдер жана моделдер үчүн минималдуу ыңгайлаштыруу параметрлери
- Баа стратегиясына байланыштуу, ал чакан ишканалар же жеке адамдар үчүн азыраак үнөмдүү болушу мүмкүн
13. Sonnet
DeepMind изилдөөчүлөрү ар кандай тиркемелер үчүн нейрон тармактарын өнүктүрүүнү колдогон AI алкагы болгон Sonnetти иштеп чыгышкан жана курушкан. Аларга көзөмөлдүк жана көзөмөлсүз окутуу, ошондой эле кирет кубаттоо билим.
Сонеттин программалоо архитектурасы snt.Module боюнча курулган, ал көрсөткүчтөрдү параметрлерге, башка модулдарга жана методдорго сактай алат. Алкак бир нече алдын ала орнотулган модулдар жана тармактар менен келет, бирок колдонуучулар да өздөрүн түзүүгө чакырылат.
жакшы
- Жөнөкөй жана күчтүү программалоо модели
- Колдонуучулар өз модулдарын түзүүгө чакырылат.
- Код кыска жана багытталган
жактары
- Эч кандай окутуу программасы камтылган
- Жаңы баштагандар тик окуу ийри сызыгына туш болушу мүмкүн
14. GluonCV
Компьютердик көрүү жөнүндө көбүрөөк билгиңиз келеби?
GluonCV менен тааныштыруу!
Бул фантастикалык китепканада инженерлерге, изилдөөчүлөргө жана студенттерге өз идеяларын ырастоого, продукциянын прототиптерин түзүүгө жана аймак жөнүндө көбүрөөк билүүгө жардам бере турган заманбап терең үйрөнүү алгоритмдери, алдын ала даярдалган моделдер жана көптөгөн материалдар бар.
GluonCV анын жакшы иштелип чыккан API'лери, жөнөкөй ишке ашыруулары жана коомчулуктун жардамы менен баштоону жана SOTA натыйжаларына жетишүүнү жөнөкөйлөтөт.
Дагы эмне, эң сонун жери?
Бул абдан ийкемдүү жана оптималдаштыруу жана орнотуу үчүн жөнөкөй! GluonCV компьютериңизди көрүү жөндөмүңүздү кийинки деңгээлге көтөрүү үчүн керектүү нерселердин бардыгын камтыйт, сиз тажрыйбалуу профессионалсызбы же жаңыдан баштагансызбы.
жакшы
- Жөнөкөй орнотуу жана колдонуу
- Алдын ала даярдалган моделдердин чоң коллекциясы
- Терең үйрөнүү алгоритмдери алар алдыцкы
- Түшүнүүгө жөнөкөй болгон ишке ашыруу
- Жөнөкөй оптималдаштыруу жана жайылтуу
жактары
- Альтернативдүү алкактарга караганда азыраак ыңгайлаштыруу жана башкаруу
- Компьютердик эмес көрүү иш-аракеттерин колдоо чектелген
- Коммерциялык максатта колдонуу лицензиялык чектөөлөрдөн улам чектелиши мүмкүн
15. H2O
H2O - бул ачык булактуу маалыматтарды талдоо жана машина үйрөнүү платформасы, ал уюмдарга өз операцияларын жүргүзүү үчүн жасалма интеллектти (AI) колдонууну жөнөкөйлөтүү максатын көздөйт.
H2O.ai's AI Cloud эч кандай коддоо жөндөмү жок машина үйрөнүү моделдерин иштеп чыгуу үчүн сүйрөө жана таштоо интерфейси менен H2O менен баштоону ого бетер жеңилдетет.
платформа да кенен камсыз кылат маалыматтарды визуалдаштыруу жана талдоо мүмкүнчүлүктөрү, ошондой эле моделди өзгөртүү жана жайылтуу. Бизнес татаал бизнес көйгөйлөрүн чечүү үчүн AI моделдерин тез жана жөн гана куруу жана жайылтуу үчүн H2O.ai колдоно алат.
жакшы
- Машина үйрөнүү моделдерин түзүү үчүн сүйрөө жана таштоо интерфейси
- Комплекстүү маалыматтарды визуализациялоо жана талдоо куралдары, ошондой эле моделди жөндөө жана жайылтуу
- Чоң колдонуучу жана салым кошуучу коомчулук менен ачык булак платформасы
- Бир нече алгоритмдерди жана маалымат түрлөрүн колдоо
жактары
- Айрым функциялар платформанын премиум версиясында гана жеткиликтүү
- Башка платформаларга салыштырмалуу, аны орнотуу жана конфигурациялоо кыйыныраак болушу мүмкүн.
Жыйынтык, кайсынысы жакшы?
Идеалдуу AI алкагын же платформасын тандоо сиз аны менен эмне кылгыңыз келгениңизден көз каранды. Эгер сиз колдонууга жөнөкөй жана чоң жамаатка ээ алкакты кааласаңыз, TensorFlow же PyTorch ылайыктуу тандоо болушу мүмкүн.
Эгер сиз машинаны үйрөнүү моделдерине көбүрөөк көңүл бурган платформаны кааласаңыз, Azure ML Studio же H2O.ai эң жакшы вариант болушу мүмкүн.
Жана, эгерде сиз ыңгайлаштыруу жана конфигурациялоо үчүн жөнөкөй алкакты кааласаңыз, Sonnet же GluonCV баруунун жолу болушу мүмкүн. Акыр-аягы, сиз үчүн ылайыктуу алкак сиздин уникалдуу талаптарыңыз жана табитиңиз менен аныкталат.
Таштап Жооп